Kom igångKom igång gratis

Hade 2015 års tävling samma problem?

Du vill ta reda på om det här är ett typiskt problem med pooler inom tävlingssimning. För att undersöka det utför du en liknande analys för resultaten från 2015 FINA World Championships. Beräkna den genomsnittliga fraktionella förbättringen för att gå från banorna 1–3 till banorna 6–8 i 2015 års tävling, tillsammans med ett 95-procentigt konfidensintervall för medelvärdet. Testa också hypotesen att den genomsnittliga fraktionella förbättringen är noll.

Arrayerna swimtime_low_lanes_15 och swimtime_high_lanes_15 innehåller den relevanta datan.

Den här övningen är en del av kursen

Fallstudier i statistiskt tänkande

Visa kurs

Övningsinstruktioner

  • Beräkna den fraktionella förbättringen f med hjälp av arrayerna swimtime_low_lanes_15 och swimtime_high_lanes_15. Beräkna även medelvärdet av f och lagra det som f_mean.
  • Dra 10 000 bootstrapreplicat av medelvärdet av f.
  • Beräkna 95-procentigt konfidensintervall för den genomsnittliga fraktionella förbättringen.
  • Skifta f för att skapa f_shift så att dess medelvärde är noll.
  • Dra 100 000 bootstrapreplicat av medelvärdet av f_shift.
  • Beräkna p-värdet.

Interaktiv övning med praktiskt arbete

Testa den här övningen genom att slutföra den här exempelkoden.

# Compute f and its mean
f = (____ - ____) / ____
f_mean = ____

# Draw 10,000 bootstrap replicates
bs_reps = ____

# Compute 95% confidence interval
conf_int = ____

# Shift f
f_shift = ____ - ____

# Draw 100,000 bootstrap replicates of the mean
bs_reps = ____

# Compute the p-value
p_val = ____(____ >= ____) / 100000

# Print the results
print("""
mean frac. diff.: {0:.5f}
95% conf int of mean frac. diff.: [{1:.5f}, {2:.5f}]
p-value: {3:.5f}""".format(f_mean, *conf_int, p_val))
Redigera och kör kod